Методы и программные средства поддержки принятия решений на основе нечётких ситуационных сетей
Диссертация
В настоящее время активно ведутся исследования в области создания систем поддержки принятия решений (СППР), основными тенденциями развития которых являются следующие. Усиливается их ориентация па решение слабоструктурируемых и неструктурируемых проблем, характеризующихся невозможностью использования методов и моделей, основанных на точном описании проблемных ситуаций. В парадигму СППР включаются… Читать ещё >
Список литературы
- Аверкин А.Н., Батыршин И. З., Блишун А. Ф., Силов В. Б., Тарасов В. Б. Нечёткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/ Под. ред. Поспелова Д. А. М.: Наука, 1986. 312 с.
- Алтунин А. Е., Семухин М. В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечётких условиях: Монография. Тюмень: Изд-во Тюменского государственного университета, 2000. 352 с.
- Андрейчиков A.B. Андрейчикова О. Н. Анализ, синтез и планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2001. 368 с.
- Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях/ В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976. С. 172−215.
- Берштейн Л.С., Боженюк A.B. Нечёткие модели принятия решений: дедукция, индукция, аналогия. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. 110 с.
- Борисов А.Н. Модели анализа и выбора альтернатив на основе теории нечётких множеств // Проблемы и методы принятия решений в организационных системах управления. М.: ВНИИСИ, 1985. С. 45−55.
- Борисов А.Н., Алексеев A.B. Меркурьев Г. В. Обработка нечёткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь, 1989. 304 с.
- Борисов А.Н., Алексеев A.B., Крумберг O.A. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982. 256 с.
- Борисов А.Н., Крумберг O.A., Федоров И. П. Принятие решений на основе нечётких моделей. Примеры использования. Рига: Зинатне, 1990. — 184 с.
- Борисов В.В., Бычков И. А., Дементьев A.B., Соловьёв А. П., Федулов A.C. Компьютерная поддержка сложных организационно-технических систем. М.: Горячая линия Телеком, 2002. — 154 с.
- Борисов В.В., Зернов М. М. Компоненты нечётких ситуационных сетей // Тезисы докладов IX Международной конференции «Системы компьютерной математики и их приложения» (СКМП-2008).Смоленск: 2008. -С. 10−12.
- Борисов В.В., Зернов М. М. Нечёткая иерархическая ситуационно-событийная сеть для поддержки принятия решений // Труды 16 Военно-научной конференции Военной академии войсковой ПВО ВС РФ им м. Василевского. Смоленск: Изд-во ВА ВПО ВС РФ, 2008. — С. 23−28.
- Борисов В.В., Круглов В. В., Федулов А. С. Нечёткие модели и сети. М.: Горячая линия Телеком, 2005. — 284 с.
- Борисов В.В., Мнёв В. И., Федулов А. С. Моделирование сложных нечётко-целевых систем на основе обобщенных нечётких когнитивных карт // Информационный бюллетень Академии военных наук — 2001 — № 6 — С. 22−25.
- Борисов В.В., Федулов А. С. Нечёткие оценочные модели сложных систем с учетом согласования неравнозначных целей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение 2003—№ 5 — С. 3−12.
- Букачев Д. С., Мунерман В. И. О принципах реализации виртуальных алгебраических машин. //Системы компьютерной математики и их приложения: Материалы международной конференции. — Смоленск, Смол-ГУ, 2006. С. 55−56.
- Вагин В.Н., Головина Е. Ю., Загорянская A.A., Фомина М. В. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах/ Под ред. Вагина В. Н., Поспелова Д. А. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. — 704 с.
- Вагин В.Н., Гулидова В. Г., Фомина М. В. Распознавание состояний сложного объекта при неполной входной информации // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1992. № 5. С. 120−132.
- Вагин В.Н., Еремеев А. П. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени // Изв. РАН. ТиСУ, 2001, № 6. С. 114−123.
- Варшавский П.Р. Методы и программные средства поиска решения на «основе аналогий в интеллектуальных системах поддержки принятия решения. Автореферат дисс.. канд. техн. наук. М.: 2005. — 20 с.
- Васильев С.Н., Жерлов А. К., Федосов Е. А., Федунов Б. Е. Интеллектное управление динамическими системами. М., Физматлит. 2002. 352 с.
- Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. М.: Дрофа, 2004.-208 с.
- Геловани В. Л., Башлыков А. А., Бритков В. Б., Вязилов Е. Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды. М.: Эди-ториал УРСС, 2001. 304 с.
- Головина Е. 10. Объектно-ориентированный подход к моделированию предметной области // Изв. РАН. Техническая кибернетика. 1994. № 2. С. 43−47.
- Джараттано Дж. Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование. М.: Вильяме, 2007. 1152 с.
- Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний и информатике: Пер. с фр. М.: Радио и связь, 1990. 288 с.
- Егоров Валерий Анатольевич. Организация правоохранительной деятельности с использованием информационных технологий. Автореферат дисс.. докт. юр. наук. Саратов, 2007. 59 с.
- Еремеев А.П., Денисенко Л. С. Обработка недоопределенной информации в системе поддержки принятия решений реального времени применительно к оперативной службе электростанций // Изв. РАН. Энергетика. 2002. № 2.-С. 32−43.
- Еремеев А.П., Троицкий В. В. Методы представления временных зависимостей в интеллектуальных системах поддержки принятия решений // Изв. РАН. ТиСУ, 2003, № 5. С. 75−88.
- Еремеев А.П. Организация систем поддержки принятия решений семиотического типа для динамических проблемных областей // Сборник докладов Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM'98. С.-Пб: 1998 г. Т.2. С. 215−218.
- Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. — Новосибирск: Изд-во Ин-та математики, 1999. 270 с.
- Загорянская A.A. Методы вывода в условиях неопределенности и нечётности исходных данных: обзор зарубежных достижений // Новости искусственного интеллекта, № 4, 1997. — С. 6 -24.
- Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближённых решений. М.: Мир, 1976. 165 с.
- Зернов М.М. Арифметические вычисления над нечёткими числами на ограниченном базовом диапазоне // Тезисы докладов IX Международной конференции «Системы компьютерной математики и их приложения» (СКМП-2008).Смоленск: 2008. С. 42−44.
- Зернов М.М., Борисов В. В. Снижение вычислительных затрат при идентификации нечётких ситуаций с разнородным составом признаков // Труды 15 Военно-научной конференции Военной академии войсковой
- ПВО ВС РФ им м. Василевского. Смоленск: Изд-во ВА ВПО ВС РФ, 2007. — С. 43−48.
- Зернов М.М. Метод вывода по нечёткой ситуационной сети на основе оценки разнородных топологических элементов// Труды 16 Военно-паучной конференции Военной академии войсковой ПВО ВС РФ им м. Василевского. Смоленск: Изд-во ВА ВПО ВС РФ, 2008. — С. 45−50.
- Зернов М.М. Способ построения нечёткой многокритериальной оценочной модели // Нейрокомпьютеры: Разработка и применение. — № 1 — 2007. С. 40−49.
- Комарцова JI. Г., Максимов А. В. Нейрокомпьютеры 2-е изд. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004. 400 с.
- Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы: построение и анализ. -М.: МЦНМО, 2000.- 960с.
- Корнилович О. В. Организация процесса принятия стратегических решений в социально-экономических системах. Автореферат дисс.. канд. эк. наук. С.-Пб.: 2006. 20 с.
- Кофман А. Введение в теорию нечётких множеств М.:Радио и связь, 1982.-432 с.
- Круглов В.В., Борисов В. В. Гибридные нейронные сети. Смоленск: Русич, 2001.- 224 с.
- Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р. Ю. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети. М.: Физматлит, 2001. —224 с.
- Куликов Г. Г., Брейкин Т. В., Арьков В. Ю. Интеллектуальные информационные системы: Учеб. Пособие. Уфа: Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т., 1999.- 129 с.
- Лаптева Е. В. Разработка автоматизированной системы поддержки принятия решения при формировании индивидуальной траектории обучения. Автореферат дисс. канд. техн. наук. Респ. Казахстан, Алматы: 2007, — 17 с.
- Люггер Дж. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. 4-е изд. Пер. с англ. М.: Вильяме, 2003. 864 с.
- Мелихов А. Н., Берштейн Л. С. Конечные чёткие и расплывчатые множества. Ч. 1. Таганрог: ТРТИ, 1981.-101 с.
- Мелихов А.Н., Берштейн Л. С., Коровин С .Я. Ситуационные советующие системы с нечёткой логикой. М.: Наука, 1990. — 272 с.
- Наумов А.Н., Вендров A.M., Иванов В. К. и др. Системы управления базами данных и знаний. М.: Финансы и статистика, 1991. 352 с.
- Нечёткие множества и теория возможностей. Под ред. Р. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. — 408 с.
- Осипов Г. С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: Основы теории и технологии. М.: Наука. Физматлит, 1997. — 112 с.
- Пономарёв В.В. Концептуальная модель комплекса средств лингвистического и программного обеспечения экспертно-поисковой системы. М.: Диалог-МИФИ, 2004 176 с.
- Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987. 288 с.
- Поспелов Д.А. Большие системы. Ситуационное управление. М.: Знание, 1975.-64 с.
- Прикладные нечёткие системы/ Под ред. Тэрано Т., Асаи К., Сугэно М. Пер. с яп. М.: Мир, 1993. 368 с.
- Прохоренков А.М. Применение нечётких моделей в системах управления технологическими процессами. Тезисы докладов 11 -й научно-технической конференции МГТУ. Мурманск: 2000. С. 79.
- Рынкевич С.А. Адаптивные системы управления АТС // Автомобильная промышленность. № 6 — 2005. — С. 36−38.
- Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.-278 с.
- Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. М.: Радио и связь, 1991. 224 с.
- Силов Б.В. Принятие стратегических решений в нечёткой обстановке. М.: ИНПРО-РЕС, 1995. 228 с.
- Ситчихин А.Н. Иерархические ситуационные модели с предысторией для автоматизированной поддержки решений в сложных системах. Автореферат дисс. канд. техн. наук.: Уфа, 2002. -20 с.
- Словарь-справочник менеджера/ Под ред. М. Г. Лапусты. М.: ИНФРА-М, 1996- 608с.
- Толковый словарь по искусственному интеллекту/ Аверкин А. Н., Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д. А. М.: Радио и связь, 1992. — 256 с.
- Топорков В.В. Модели и методы системного синтеза. М.: Изд-во МЭИ, 1997.- 64 с.
- Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998.-376 с.
- Троицкий A.B. Методы и программные средства представления временных зависимостей в интеллектуальных системах поддержки принятия решений. Автореферат дисс.. канд. техн. наук. М., 2004. — 20 с.
- Усков A.A., Круглов В. В. Интеллектуальные системы управления на основе методов нечёткой логики. Смоленск: Смоленская городская типография, 2003. 177 с.
- Уткин JI.B., Шубинский И. Б. Нетрадиционные методы оценки надежности информационных систем. СПб.: Любавич, 2000. — 173 с.
- Федулов А. С. Вид взаимодействия нечётких чисел, ограничивающий возрастание неопределенности при выполнении операций нечёткой арифметики // Вестник МЭИ.- 2006.- № 1.- С. 101- 110.
- Федулов A.C. Модели, методы и программные средства обработки нечёткой информации в системах поддержки принятия решений на основе когнитивных карт. Автореферат дисс.. докт. техн. наук. М., 2007. 36 с.
- Федулов, А. С. Устойчивая операция аккумулирования нечётких чисел // Нейрокомпьютеры: разработка, применение 2007. — № 1. — С. 27- 39.
- Федунов Б.Е. Бортовые оперативно советующие экспертные системы тактических самолетов пятого поколения (обзор по материалам зарубежной печати). М.: НИЦ ГосНИИАС, 2002. 127 с.
- Федунов Б.Е. Механизмы вывода в базе знаний бортовых оперативно советующих экспертных систем. // Изв. РАН. ТиСУ. № 4 — 2002. — С. 42−52.
- Хэмди А. Таха. Введение в исследование операций, 6-е изд.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. 912 с.
- Штовба С.Д. Введение в теорию нечётких множеств и нечёткую логи-куЭлектронный ресурс. Материалы сайта // Консультационный центр Matlab — Режим доступа к материалу: http://www.tspu.tula.ru/ivt/oldsite/lcopy/MatlabRU/default.asp.htm
- Штовба С.Д. Проектирование нечётких систем средствами MATLAB. М.: Горячая линия телеком, 2007. — 288 с.
- Экспертные системы. Принципы работы и примеры. Под ред. Р. Форсайта. М.: Радио и связь, 1987. — 224 с.
- Ющенко А. С. Киселев Д.В. Ситуационный подход к организации поведения мобильного робота в условиях неопределенности. Тезисы докладов 11-й научно-технической конференции «Экстремальная робототехника». С.-Пб: 2000. С. 35−38.
- Яхъяева Г. Э. Основы теории нечётких множеств. Электронный ресурс./ Яхъяева Г. Э. Материалы сайта // Интернет университет информационных технологий — Режим доступа к материалу: http://www.intuit.ru/department/ds/fuzzysets/
- Abe S., Lan M.-S., Thawonmas R. Tuning of a fuzzy classifier derived from data // Int. J. Of Approx. Reasoning, 1996, № 14. pp. 1−24.
- Alter S. L. Decision support systems: current practice and continuing challenges. Reading, Mass.: Addison-Wesley Pub., 1980.
- Buckley J. J. Fuzzy ordering of fuzzy numbers // International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 2004, vol 12 № 1, pp 105−114.
- Carlsson C., Fuller R., Majlender P. Addition of completely correlated fuzzy numbers // FUZZ IEEE 2004. IEEE Int. Conf. on Fuzzy Systems. Budapest, Hungary, 2004.
- Fuller R., Majlender P. On interactive fuzzy numbers// Fuzzy Sets and Systems, 2004, vol. 143, pp. 355−369.
- Haettenschwiler P. Neues anwenderfreundliches Konzept der Entscheidungs-unterstutzung. Gutes Entscheiden in Wirtschaft, Politik und Gesellschaft. -Zurich: Hochschulverlag AG, 1999.
- Hayes-Roth F., Jacobstein N. The State of Enowledge-Based Systems. Communications of the ACM, March, 1994, v.37, n.3, pp.27−39.
- FIolsapple C.W., Whinston A.B. Decision Support Systems: A Knowledge-based Approach. Minneapolis: West Publishing Co., 1996.
- Klir G. J., Pan Y. Constrained fuzzy arithmetic: Basic questions and some answers // Soft Computing 1998, No 2, pp. 100−108.
- Kosko B. Neural Networks and Fuzzy Systems: A Dynamical Systems Approach to Machine Intelligence. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1992.
- Larsen P.M. Industrial applications of fuzzy logical control. Int. J. Man-Machine Stud., V.12, 1980. — pp. 3−10.
- Mamdani E. H. Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic systems. Fuzzy Sets and Systems, vol. 26, 1977, pp. 1182−1191.
- Marakas G. M. Decision support systems in the twenty-first century. — Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall, 1999.
- McCarthy J. Hayes P. Some philosophical problems from the standpoint of artificial intelligence. In B. Meltzer and D. Michie, editors. Machine Intelligence, Vol 4, pp. 463−502. Edinburgh University Press, 1969.
- McNeill F. M., Thro E. Fuzzy Logic a Practical Approach. Academic Press Limited. London. UK, 1994.
- Power D. J. What is a DSS?// The On-Line Executive Journal for DataIntensive Decision Support. 1997. — v. 1. -N3. — pp. 57—76.
- Power DJ. A Brief History of Decision Support Systems Электронный pe-cypc./ D.J. Power. — Режим доступа: http://www.dssresources.com.
- Vanegas L. V., Labib A. W. Application of new fuzzy-weighted average (NFWA) method to engineering design evaluation// Int. J. Prod. Res., 2001, vol. 39, No. 6, pp. 1147−1162.
- Zabokrtsky Z. Constrained Fuzzy Arithmetic: Engineers View// Research Report CTU-CMP-2000−03. Center for Machine Perception. Czech Technical University. Prague. Czech Republic, 2000.
- Zadeh L. A. Fuzzy logic = computing with words // IEEE Trans, on Fuzzy Systems, v. 4, 1996, № 2. pp. 103 — 111.190